Felinos

Carga de paquetes

library(dplyr)
library(sf)
library(ggplot2)
library(leaflet)
library(DT)
library(plotly)
library(dplyr)

Carga de Capa Provincias

# Lectura de una capa vectorial (GeoJSON) de provincias de Costa Rica

provincias <- # objeto sf de datos vectoriales con geometrías de multipolígonos
  st_read(
    "c:/users/c09291/documents/provincias.gpkg", # archivo de datos de entrada
    quiet = TRUE
  ) %>%
  st_transform(4326) # transformación al sistema de coordenadas WGS84

Carga de dato Felinos

# Lectura de un archivo CSV con registros de presencia de felinos de Costa Rica
felinos <- # objeto sf de datos vectoriales con geometrías de puntos
  st_read(
    "c:/users/c09291/documents/felinos.csv", # archivo de datos de entrada
    options = c(
      "X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude", # columna de longitud decimal
      "Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"  # columna de latitud decimal
    ),
    quiet = TRUE
  )

# Asignación del sistema de coordenadas WGS84 al objeto felinos
st_crs(felinos) <- 4326

Visualizaciones de datos

Tablas

Registros de presencia

# Tabla interactiva del paquete DT

felinos %>%
  st_drop_geometry() %>% # se suprime la columna de geometría
  dplyr::select(species,
                # selección de columnas
                eventDate,
                stateProvince,
                locality,
                decimalLongitude,
                decimalLatitude) %>%
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      # cantidad de registros en una página
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json') # traducción al español
    ),
    colnames = c(
      # encabezados de las columnas
      "Especie",
      "Fecha",
      "Provincia",
      "Localidad",
      "Longitud",
      "Latitud"
    )
  )

Gráficos

Registros de presencia por especie

# Gráfico de barras de cantidad de registros por especie

# Gráfico ggplot2
grafico_registros_x_especie <-
  felinos %>%
  count(species) %>% # se realiza primero el conteo de registros por especies, para luego facilitar el ordenamiento de las barras
  ggplot(aes(x = reorder(species, n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  xlab("Especie") +
  ylab("Registros de presencia") +
  coord_flip() + # inversión de ejes
  theme_minimal()

# Gráfico plotly
grafico_registros_x_especie %>%
  ggplotly() %>% 
  config(locale = 'es') # traducción de etiquetas al español

Mapa

Registros de presencia

# Mapa leaflet básico con capas de altitud, provincias y registros de presencia de felinos

leaflet() %>%
  addTiles() %>% # capa base de OSM
  addCircleMarkers( # capa vectorial de puntos de registros de presencia
    data = felinos,
    stroke = F,
    radius = 4,
    fillColor = 'black',
    fillOpacity = 1
  )